关于 to-questionnaire
to-questionnaire 是一项将信息缺口转化为 Markdown 调研问卷的 skill，问卷交由掌握相关信息的人填写。它先确认收件人的背景及所需决策或事实，再在当前目录生成问题文档。
主要功能
- 01确认收件人的专长与关系
- 02明确所需决策和事实
- 03按主题与优先级组织问题
- 04编写 Markdown 问卷
- 05报告生成文件路径
适用场景
- 01异步收集领域专家意见
- 02准备调研会议问题
- 03收集决策所需事实
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/to-questionnaire确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
将用户无法独自回答的问题转化为一份问卷——一份 Markdown 文档，交给他人异步填写，或在会议中共同填写。接收者掌握用户缺少的知识；问卷要从他们那里获取这些信息。
围绕发送过程提问，而不是围绕主题。 只询问用户关于_发送过程_的问题，他们总能回答：要发给谁，以及需要对方提供什么。文档中的问题则针对接收者所知与用户所需之间的差距。
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要发给谁？ 通过一轮交流，询问接收者的角色、专业领域以及与用户的关系。这将确定问卷的语气，以及需要提供多少背景信息。了解接收者是谁，以及他们知道哪些用户不知道的事情后，即可完成。
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你需要对方提供什么？ 通过一轮交流，询问用户无法独自解决、需要对方提供的具体决定或事实。拿到一份具体清单，列出用户需要据此采取行动或做出决定的事项后，即可完成。
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撰写问卷。 针对步骤 1–2 中的差距起草问题，并遵循下方的文档结构。在当前目录中将文件写入
to-questionnaire-<slug>.md（根据主题生成 slug），并报告路径。文件存在，且步骤 2 中用户提到的每一项都有对应问题后，即可完成。
文档结构
将文档定位为一份探索性问卷：用户缺少背景信息，接收者则掌握这些信息。按重要性从高到低排列问题——异步填写意味着你可能只有一次机会——问题超过少数几条时，按主题归入 ## 标题下。使用以下模板撰写。
<问卷标题>
目的： 说明问卷的存在原因，以及依赖问卷答案的决策。
发件人： <用户> — 收件人： <接收者> — 答案用途： <答案将用于何处>
背景
用一段话向接收者说明用户尚未掌握的背景。内容足以支持他们充分作答，但不要写成一整页。
如何作答
说明截止时间和预计所需时间。部分作答和“我不知道”也有帮助——请标出任何不确定的内容，而不要跳过。
<主题标题>
每个主题使用一个 ## 小节。每个小节下按重要性从高到低列出问题。每个问题只包含一个要点——绝不把多个问题合在一起；问题下方紧跟一个空白回答栏。只有在问题可能被误解，或容易引出敷衍回答时，才加一行_这样问的原因_。
这样问的原因：决定我们是现在按流量峰值配置资源，还是稍后再调整。
还有其他内容吗？
以开放式问题收尾：有没有我们没问到但应该了解的事情？